In diesem Projekt wollen wir ein Modell trainieren, das Hunderassen aus Bildern erkennt. Der Fokus liegt dabei weniger auf dem reinen Erreichen einer maximalen Accuracy, sondern darauf, verschiedene Modelle und Methoden systematisch auszuprobieren und zu verstehen, wie sie sich auf die Performance auswirken. Wir arbeiten dabei iterativ: eine einfache Baseline aufbauen, Schwachstellen erkennen, Hypothesen formulieren und diese dann experimentell überprüfen.
Wahl des Datensatzes
Wir verwenden das Stanford Dogs Dataset (http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs), weil es mit seinen vielen Rassen und relativ ähnlichen Klassen eine echte Herausforderung darstellt. Gleichzeitig ist der Datensatz gut dokumentiert und häufig in Computer-Vision-Beispielen zu finden, was ihn ideal dafür macht, unterschiedliche Architekturen, Augmentation-Strategien und Optimizer-Einstellungen zu testen. Kurz: anspruchsvoll genug, um Unterschiede sichtbar zu machen, aber praktisch handhabbar.
Projektüberblick
Im Verlauf des Notebooks gehen wir Schritt für Schritt vor: Wir schauen uns den Datensatz an, bereiten ihn mit passenden Transformationen vor und definieren ein erstes Basismodell. Danach untersuchen wir, welche Hyperparameter und Modellvarianten sich wie auswirken. Zusätzlich testen wir klassische Verbesserungen wie Dropout, BatchNorm oder He-Initialisierung und später auch Transfer Learning mit vortrainierten Modellen. Am Ende vergleichen wir alle Varianten und wählen ein Modell, das sich in unseren Experimenten am besten bewährt.
# Import the core standard-library helpers plus visualization, ML, and helper utilities reused everywhere.import importlibimport jsonimport mathimport osimport shutilimport timefrom contextlib import nullcontextfrom itertools import productimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsfrom sklearn.model_selection import KFoldimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom PIL import Imagefrom torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset, random_splitfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterfrom torchvision import transformsimport helper_utils# Reload helper functions so edits in helper_utils.py are immediately reflected.importlib.reload(helper_utils)
<module 'helper_utils' from '/Users/stefanbinkert/Documents/FHNW_DS/DEL/DEL_DOGS/helper_utils.py'>
# Select the best available accelerator (CUDA > Apple Metal (MPS) > CPU) for every training run.if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda")elifhasattr(torch.backends, "mps") and torch.backends.mps.is_available(): device = torch.device("mps")else: device = torch.device("cpu")# Show the decision so later cells and logs remain traceable.print("Using device:", device)
Using device: mps
Explorative Datenanalyse (EDA)
Datenstruktur untersuchen
Bevor wir loslegen, schauen wir uns zuerst an, wie der Datensatz aufgebaut ist. Wir prüfen die Ordnerstruktur, die Anzahl Klassen und wie viele Bilder pro Klasse vorhanden sind. Dadurch bekommen wir ein Gefühl dafür, ob die Daten halbwegs sauber organisiert sind und ob wir später evtl. mit Ungleichgewichten umgehen müssen.
# Point to the raw Dog Breed dataset root and print its top-level structure for sanity.path_dataset ="data/raw/Images"# Display the nested folders so we can quickly verify breeds/classes are present.helper_utils.print_data_folder_structure(path_dataset, max_depth=1)
# Import dataset utilities inside the notebook so dataloader workers can pickle/resolve them.from helper_utils import DogDataset, SubsetWithTransform
# Instantiate the dataset once (so caches/indexing are shared) and inspect how many samples exist.dog_dataset = DogDataset()num_samples =len(dog_dataset)print(f"Number of samples in dataset: {num_samples}")
Number of samples in dataset: 20580
Klassenübersicht & Verteilung
Anschliessend visualisieren wir die Klassen und deren Verteilung. Der Stanford Dogs Dataset ist grundsätzlich recht ausgewogen, aber kleine Unterschiede gibt es trotzdem.
Mit den Beispielbilder können wir einschätzen, wie gross die Variation ist – also Licht, Pose, Hintergründe usw. Das hilft uns später, passende Augmentation-Strategien zu wählen.
# Visualize a grid of representative dog images to qualitatively inspect the raw data.helper_utils.plot_group_overview_grid()